Depth extraction based depth from defocus (DFD) is widely used in computer vision. While
various algorithms have been developed to extract reliable depth information, few works have been researched on reducing computational complexity. Many applications utilizing depth information require low-power and real-time operation, moreover, compact mobile module. However, since DFD based depth extraction requires high computational cost due to repetitive high-complexity operations, it has diculty implementing on low-power and real-time applications. For this reason, we introduce low-complexity structure of depth extraction by replacing repetitive high-complexity operations with low-complexity operations utilizing the characteristic of interpolation of point spread function (PSF). We also propose the solutions for several issues of the structure. Furthermore, by evaluating proposed method on Dual-Aperture camera, which is a novel camera system to extract the depth, we show that computational complexity is reduced to 28% while depth error is 1% compared to conventional depth extraction.
초점영역이 다른 이미지를 이용한 심도 추출은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용 되고 있다. 신뢰성 있는 심도 정보를 얻기 위한 많은 알고리즘들이 개발되고 있는 반면, 연산 복잡도를 줄이기 위한 연구들은 아직 그 성과가 미비하다. 심도 정보를 활용하는 많은 응용분야에서는 저전력, 실시간 동작 및 모듈의 소형화를 요구한다. 그러나 초점영역이 다른 이미지를 이용한 심도 추출 알고리즘은 복잡한 연산의 반복적인 수행으로 저전력 및 실시간 응용에 적용되기 어렵다.
이러한 문제를 해결하고자 복잡한 연산의 반복 수행들을 점확산 함수의 보간 성질을 이용한 간단한 연산들로 대체할 수 있는 저연산 심도 추출 구조를 소개한다. 또한 이러한 구조에서 발생하는 몇 가지 문제들에 대한 해결책을 제시한다.
끝으로, 제안하는 알고리즘을 심도 추출을 위한 새로운 이중 조리개 카메라에 적용하여 평가함으로써, 심도 오차는 1% 정도인 반면 연산량을 28%로 줄일 수 있을 보인다.
